
IJCAI 2020 原定于 2020 年 7 月 11 日在日本橫濱召開,現(xiàn)在會址從日本橫濱改到了全程線上舉行且正在進行中。本屆大會的主會接受率僅僅只有12.6%,算上IJCAI史上最嚴的一年,也號稱2020年度錄取率最低的AI頂會。所以說在IJCAI 2020上被錄用的論文在質(zhì)量上都會有所保證,而就在明天的1月14日(周四)20:00-21:00,AI科技評論特別邀請到了微眾銀行人工智能研究員的譚聰慧博士,作客AI研習(xí)社IJCAI 2020論文解讀直播間,為大家詳細介紹他被收錄的論文工作情況。嘉賓分享完還有問答環(huán)節(jié),歡迎大家積極參與討論,一起探討。《一種基于模型合并的聲學(xué)模型優(yōu)化新方法》2021年1月14日(周四)20:00-21:00譚聰慧,博士畢業(yè)于香港中文大學(xué),目前在微眾銀行擔(dān)任人工智能研究員,研究方向包括語音識別、機器學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法等。因為當(dāng)前對隱私保護的逐漸重視和數(shù)據(jù)量的不斷增加,我們已經(jīng)很難像以前一樣直接搜集多方的數(shù)據(jù)來優(yōu)化聲學(xué)模型。雖然聯(lián)邦學(xué)習(xí)通用框架能解決一些問題,但在實際業(yè)務(wù)場景中仍有不適用的地方。為了解決這一問題,我們提出了基于合并算法的聲學(xué)模型優(yōu)化的新框架,在這一框架下,聲學(xué)模型可以在多個數(shù)據(jù)源上分別獨立的訓(xùn)練,我們設(shè)計的聲學(xué)模型合并算法可以將其快速的合并和優(yōu)化出公共的模型。這一算法在我們的實驗和業(yè)務(wù)實踐中均取得了良好的效果。- 項目背景:基于遷移、聯(lián)邦與進化學(xué)習(xí)的語音識別優(yōu)化框架
https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/513
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